Matplotlib 도면 심층 연구: 예시 분석 및 기술 공유

Matplotlib 그리기 방법 활용: 자세한 예제 및 기술 공유

Matplotlib는 다양한 정적, 동적 및 대화형 데이터 시각화 차트를 생성하는 데 사용할 수 있는 강력한 Python 그리기 라이브러리입니다. 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 몇 가지 Matplotlib 그리기 방법을 소개하고 몇 가지 예와 기술을 공유합니다.

1. Line Chart

Line Chart는 Matplotlib에서 가장 일반적인 차트 유형 중 하나이며 시간에 따른 데이터 추세를 나타내는 데 사용할 수 있습니다. 다음은 간단한 선 차트 그리기 예입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# x轴数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
# y轴数据
y = [5, 7, 3, 8, 4]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('折线图')
plt.show()

2. 산점도

산점도는 두 변수 간의 관계를 연구하는 데 사용할 수 있으며, 각 점은 변수 쌍의 값을 나타냅니다. 다음은 간단한 산점도 그리기 예입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# x轴数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
# y轴数据
y = [5, 7, 3, 8, 4]

plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('散点图')
plt.show()

3. 막대 차트

막대 차트는 다양한 범주 간의 데이터 차이를 비교하는 데 사용할 수 있습니다. 다음은 간단한 막대 차트 그리기 예입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# x轴数据
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
# y轴数据
y = [5, 7, 3, 8, 4]

plt.bar(x, y)
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('数值')
plt.title('柱状图')
plt.show()

4. 원형 차트

원형 차트는 데이터의 상대적 비율을 표시하는 데 사용할 수 있으며 특히 범주형 데이터를 표시하는 데 적합합니다. 다음은 간단한 원형 차트 그리기 예입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
sizes = [15, 30, 45, 10]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('饼图')
plt.show()

이 예는 Matplotlib의 플로팅 방법 중 일부만 보여줍니다. 위의 일반적인 차트 유형 외에도 Matplotlib는 등고선 차트, 3D 차트, 히트맵과 같은 다양하고 복잡한 시각화 차트 그리기도 지원합니다.

기본 그리기 방법 외에도 Matplotlib은 차트의 모양과 스타일을 더 잘 제어할 수 있는 다양한 사용자 정의 옵션과 기능도 제공합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 팁과 요령입니다.

• 차트 제목 및 축 레이블 수정: plt.title(), plt.xlabel() 및 plt 를 사용하세요. ylabel() 함수를 사용하여 제목과 축 레이블의 텍스트를 설정합니다. plt.title()、plt.xlabel()和plt.ylabel()函数来设置标题和轴标签的文本。
• 添加图例：使用plt.legend()函数来添加图例，通过指定位置参数，可以控制图例的位置。
• 调整坐标轴范围：使用plt.xlim()和plt.ylim()函数来调整x轴和y轴的显示范围。
• 设置图表样式：使用plt.style来设置图表的样式，如：plt.style.use('ggplot')
범례 추가: 범례를 추가하려면 plt.legend() 함수를 사용하세요. 위치 매개변수를 지정하면 범례의 위치를 ​​제어할 수 있습니다.

좌표축 범위 조정: plt.xlim() 및 plt.ylim() 함수를 사용하여 x축과 y축의 표시 범위를 조정하세요. .

위 내용은 Matplotlib 도면 심층 연구: 예시 분석 및 기술 공유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!